Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$10.00
output · per 1M tokens (inkoopbasis)
Kosten
1,232 ms
Antwoordsnelheid
100 / 100
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

LIVE
nu · 2026-07-26

Quality decline with significant latency regression across categories

Quality score dropped 4.7 points Latency increased 38% Factual accuracy at 83 Multilingual performance remains perfect

GPT-4o-2024-08-06 shows a notable performance decrease compared to the previous benchmark window, with the overall quality score dropping from 99.3 to 94.6. This 4.7-point decline represents a meaningful regression in model capabilities. Latency has also degraded substantially, with the median response time increasing 38% from 1858ms to 2570ms, which will impact user experience in production environments. Category performance reveals mixed results. Multilingual capabilities remain exceptional at 100, maintaining parity with the previous window. Creative tasks improved slightly to 99 from 98, showing continued strength in generative scenarios. However, reasoning scored 97 and factual accuracy dropped to 83, the latter being a concerning weakness for applications requiring precise information retrieval. The coding category, which scored a perfect 100 previously, was not evaluated in this window, making direct comparison impossible. The combination of reduced quality scores and increased latency suggests potential changes to the underlying model architecture, inference optimizations, or deployment infrastructure. Users should monitor factual accuracy carefully in production workloads and account for the higher latency when planning integration timelines. The model remains highly capable for creative and multilingual tasks.

Quality

94.6

Latency p50

2,570 ms

Test runs

5

1 van 16

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in augustus 2024 als onderdeel van de GPT-4o-familie. Het model vertegenwoordigt een iteratie van OpenAI's multimodale architectuur, hoewel het in deze implementatie voornamelijk functioneert als tekstgeneratiesysteem. Het is ontworpen voor algemene natuurlijke taaltaken, waaronder contentgeneratie, analyse, samenvatting, programmeerassistentie en conversationele toepassingen. Het model verwerkt tekstinvoer en genereert coherente antwoorden over diverse domeinen en gebruikssituaties. Het model maakt gebruik van een transformer-gebaseerde architectuur, getraind op een breed corpus van internettekst en andere gegevensbronnen tot aan de kennisafsluitdatum. Hoewel specifieke parametercounts en architectuurdetails niet publiekelijk zijn vrijgegeven door OpenAI, demonstreert GPT-4o-2024-08-06 capaciteiten die consistent zijn met grootschalige taalmodellen, inclusief contextueel begrip, redeneren en het onderhouden van dialogen over meerdere beurten. De contextvensterspecificaties van het model blijven onbekend door de provider, hoewel wordt verwacht dat het aanzienlijke contextlengtes ondersteunt die typisch zijn voor de GPT-4o-serie. Binnen OpenAI's modelaanbod positioneert GPT-4o-2024-08-06 zich als een capabele algemene optie in de GPT-4o-familie. Het bedient gebruikers die betrouwbare tekstgeneratie nodig hebben zonder noodzakelijkerwijs de absoluut nieuwste modelversie te vereisen. Het model behoudt compatibiliteit met OpenAI's API-infrastructuur en volgt de standaard veiligheids- en contentkaders van het bedrijf. Het is geschikt voor toepassingen variërend van individuele ontwikkelaarsprojecten tot enterprise-integraties die consistente taalmodelprestaties vereisen.

gpt-4o-2024-08-06 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

Tokonomix benchmark-samenvatting

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06: de structured-outputs-snapshot

gpt-4o-2024-08-06 is de release van augustus 2024 van OpenAI's GPT-4o, de snapshot die strikte structured outputs introduceerde binnen de 4o-familie. Het is het model dat schema-gebonden generatie betrouwbaar genoeg maakte om productie-extractie- en tool-calling-pipelines op te bouwen zonder dat je een defensieve parserlaag hoefde te schrijven.

Voor teams die rond die capability hebben gebouwd toen ze uitkwam, is dit vaak het vastgepinde model in hun CI- en eval-pipelines. Voor nieuwe bouwprojecten zijn de floating tag of de GPT-4.1-familie de betere standaardkeuze.

Waar deze snapshot beroemd om was

De voornaamste verandering in de release van 6 augustus 2024 waren strikte structured outputs. Vóór deze snapshot werkte het meestal wel om GPT-4o om JSON te vragen tegen een schema, maar af en toe produceerde het gehallucineerde extra velden, foutieve nesting of waarden van het verkeerde type. Je schreef defensieve parsing en deed retries op de mislukte calls.

De augustus-release schroefde dat strakker aan. De structured-output-modus garandeert schema-conformiteit op de inferentielaag in plaats van op de promptlaag. Een verzoek dat output vraagt die overeenkomt met een JSON-schema krijgt output die overeenkomt met dat JSON-schema, punt. Het patroon van "vraag, parse, valideer, retry bij mislukken" werd voor een hele categorie extractie- en tool-use-werk teruggebracht tot één round trip.

Het downstream-effect op tooling was reëel. Agent frameworks die voorheen elke model-call moesten omhullen met een retry-on-malformed-JSON-lus konden die laag laten vallen. Vendor SDK's voegden directe schema-ondersteuning toe. Pipelines werden eenvoudiger en sneller.

Dat is wat je vastpint wanneer je deze datum aanwijst.

Wat er nog meer in deze snapshot zit

Het volledige feature-oppervlak van GPT-4o per augustus 2024. Tekst- en beeldinvoer. 128k-token contextvenster. Audio via de gelijktijdige endpoints. JSON-modus plus de nieuwe strikte structured outputs. Function calling, met dezelfde verbeteringen in schema-strictheid. Streaming.

De redeneerkwaliteit is solide verbeterd ten opzichte van de launch-snapshot van mei. De november-snapshot zou het later nog verder oprekken, maar augustus was al een merkbare stap vooruit op multi-step-prompts.

Wat niet in deze snapshot zit, is het werk aan redeneer- en schrijfkwaliteit dat in de release van 20 november landde, en uiteraard niets uit de GPT-4.1-familie.

Waarom teams nog steeds op augustus pinnen

Drie redenen komen consistent terug.

Ten eerste downstream-pipelines die rond het structured-outputs-gedrag van augustus zijn gebouwd. Hoewel latere snapshots de schema-strictheid behouden, zijn de specifieke randgevallen — wat er gebeurt met optionele velden, hoe het model omgaat met een schema met diep geneste oneOf, wanneer nulls worden teruggegeven versus weggelaten — op kleine manieren verschoven tussen snapshots. Een pipeline die nauwgezet is afgestemd op het augustus-gedrag kan op latere versies regressies vertonen.

Ten tweede golden-completion CI. Schema-gebonden output is in een testsuite gemakkelijker te asserten dan vrije tekst, waardoor augustus voor veel teams de eerste snapshot was die ze aan hun CI-baselines toevoegden. Die testsuites slagen vandaag nog steeds omdat het model niet is veranderd; de pin bumpen vereist een nieuwe baseline.

Ten derde gereguleerde workflows die deze specifieke identifier hebben goedgekeurd. Sommige compliance-reviews verlopen traag genoeg dat de augustus-pin de meest recente goedgekeurde snapshot is.

Sunset-risico

De snapshot van augustus 2024 zit comfortabel voorbij het vroege einde van OpenAI's typische deprecation-horizon van twaalf tot achttien maanden voor gedateerde modellen. De deprecation-datum is dichterbij dan de launch-datum.

Plan de migratie voordat de e-mail binnenkomt. Kies een doel — meestal gpt-4o-2024-11-20 voor de qua gedrag meest vergelijkbare opvolger, of GPT-4.1 voor een meer toekomstgerichte zet. Draai de eval. Bouw de diff. Zorg dat de migratie klaarstaat om uit te rollen binnen een release-window van jouw keuze, niet als reactie op een deprecation-notice.

Wat er veranderde in de november-snapshot

Als je een bump van augustus naar november overweegt, zijn dit de delta's die het waard zijn om te kennen:

Redeneren. November is zichtbaar sterker op multi-step-prompts en chain-of-thought-achtig werk. De redenering van de augustus-snapshot is niet slecht; die van november is beter.

Schrijfkwaliteit. November behandelt long-form schrijven met meer variatie in zinsstructuur en minder van de lichte stijfheid die augustus af en toe produceerde.

Refusal-kalibratie. November is op sommige grensgevallen iets minder agressief met weigeringen dan augustus. Bepaalde prompts die augustus afwijst, gaan op november probleemloos door.

Randgevallen van structured outputs. Het strikte schema-gedrag blijft behouden, maar de afhandeling van specifieke hoekgevallen is op kleine manieren verschoven. Als je downstream-parser gevoelig is voor die specifieke details, plan dan een echte eval-cyclus, niet alleen een tag-swap.

Pin-patroon

Het pragmatische patroon:

  • Pin in eval, CI en geaudite workflows.
  • Floaten in productieverkeer.
  • Wekelijks diffen tussen pinned en floating tegen een vaste promptset om gedragsdrift op te vangen.
  • Specifiek voor de augustus-snapshot: zorg voor een gedocumenteerd migratieplan naar november of naar GPT-4.1 voordat de deprecation aanbreekt.

Voor de floating tag en het huidige gedrag, zie GPT-4o. Voor de bredere familie-richting, zie GPT-4.1.

Wanneer je het kiest

Gebruik gpt-4o-2024-08-06 wanneer:

  • Een pipeline gebouwd rond het oorspronkelijke strikte structured-outputs-gedrag reproduceerbaarheid nodig heeft.
  • Een compliance-regime deze specifieke identifier heeft goedgekeurd.
  • CI-tests golden completions hebben die aan deze snapshot zijn gekoppeld.

Richt je voor nieuwe builds op een nieuwer model. De augustus-snapshot was een mijlpaal; productieverkeer hoort ergens dichter bij de voorkant van de rij.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 2gpt-4o-2024-08-06 — illustration 3

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — kostenbasis, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkosten$2.75
Uitvoerkosten$11.00
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkostenbeste$2.50
Uitvoerkosten$10.00
Kwaliteitbeste100.0
Latency (p50)beste1,232 ms
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)

Consensus-intelligentie

MODEL-BREED

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

8.0

Agent-bruikbaarheid (1–10)

Precisie-score

0

Unieke bevindingen

0

Gevalideerde verzoeken

Ernst van bevindingen

Hoog 100%Middel 0%Laag 0%

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

CreatiefFeitelijkMeertaligheidRedeneren

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

OK 89%Deels 9%Fout 2%

Games & arena

Nog geen data.

Snelheid & gezondheid

1,232 ms

Latency (p50)

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 80
🧠 intelligentieOpenAImultilingual · 2026-07-26score: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

150 TL olan bir ürün %20 indirimle satıldığında, indirim miktarını hesaplamak için önce orijinal fiyatın %20'sini bulmalıyız. 150 TL x 0.20 = 30 TL Bu, 150 TL'lik ürünün indirim miktarıdır. İndirimli fiyatı bulmak için bu miktarı orijinal fiyattan çıkartırız: 150 TL - 30 TL = 120 TL Ürün indirimden sonra 120 TL olur.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 95
05-1507-26
Snelheid — p50-latentie over tijd

Een trend verschijnt zodra dit model op een paar verschillende dagen is getest.